دوره مهندسی داده برای استقرار موفقیت‌آمیز مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده برای استقرار موفقیت‌آمیز مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات و مفاهیم کلیدی مهندسی داده
• 2. اصول طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 3. مدل‌سازی داده‌های رابطه‌ای: مفاهیم و ابزارها
• 4. نرمال‌سازی پایگاه داده و مزایای آن
• 5. پایگاه داده‌های NoSQL: انواع و کاربردها
• 6. مدل‌سازی داده در پایگاه داده‌های NoSQL
• 7. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های بزرگ
• 8. زیرساخت‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ: HDFS
• 9. پردازش داده‌های بزرگ: MapReduce
• 10. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ: Spark
• 11. Spark SQL و پردازش داده‌های ساختاریافته
• 12. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
• 13. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
• 14. طراحی و پیاده‌سازی Data Lake
• 15. طراحی و پیاده‌سازی Data Warehouse
• 16. ETL (Extract, Transform, Load) در مقیاس بزرگ
• 17. ابزارهای ETL برای داده‌های بزرگ
• 18. مقدمه‌ای بر Data Governance و Data Quality
• 19. اهمیت کیفیت داده در مدل‌های زبانی بزرگ
• 20. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 21. امنیت داده‌ها در سیستم‌های داده‌های بزرگ
• 22. حریم خصوصی داده‌ها و استانداردهای مرتبط
• 23. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 24. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
• 25. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. پاکسازی داده‌های متنی
• 27. نرمال‌سازی متن و حذف نویز
• 28. توکن‌سازی و نرمال‌سازی کلمات
• 29. بردارسازی متون: Bag-of-Words
• 30. بردارسازی متون: TF-IDF
• 31. مقدمه‌ای بر Embeddings معنایی
• 32. Word2Vec و GloVe
• 33. FastText و مدل‌های پیشرفته‌تر
• 34. Embeddings از مدل‌های ترنسفورمر
• 35. استفاده از Embeddings در مهندسی ویژگی
• 36. مدیریت داده‌های خام مدل‌های زبانی بزرگ
• 37. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌های آموزشی
• 38. استانداردسازی فرمت داده‌های آموزشی
• 39. نسخه‌برداری از داده‌ها (Data Versioning)
• 40. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 41. قوانین و مقررات حفاظت از داده در ایران
• 42. انطباق با آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
• 43. اصول حاکمیت شرکتی داده (Data Governance)
• 44. نقش مدیران داده (Data Stewards)
• 45. مدیریت متا‌دیتا (Metadata Management)
• 46. ابزارهای مدیریت متا‌دیتا
• 47. مدیریت دسترسی به داده‌ها و مجوزها
• 48. پایش و ممیزی دسترسی به داده‌ها
• 49. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 50. فشرده‌سازی داده‌های متنی
• 51. فشرده‌سازی پایگاه داده‌ها
• 52. استفاده از فرمت‌های ستونی برای داده‌های حجیم
• 53. Parquet و ORC
• 54. بهینه‌سازی کوئری‌ها در سیستم‌های داده‌های بزرگ
• 55. تنظیم پارامترهای Spark برای عملکرد بهتر
• 56. نظارت و مانیتورینگ سیستم‌های داده
• 57. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های داده
• 58. استفاده از ابزارهای Orchestration مانند Airflow
• 59. طراحی Pipeline های داده
• 60. اجرای خودکار Pipeline های داده
• 61. اعتبارسنجی و تست Pipeline های داده
• 62. مستندسازی Pipeline های داده
• 63. مفاهیم MLOps در مهندسی داده
• 64. ایجاد مخازن داده برای مدل‌های زبانی
• 65. مدیریت داده‌های ورودی مدل‌های زبانی
• 66. مدیریت داده‌های خروجی مدل‌های زبانی
• 67. ارزیابی کیفیت داده‌های خروجی
• 68. انطباق داده‌ها با الزامات شرعی و قانونی
• 69. بررسی محتوای داده‌ها از منظر شرعی
• 70. حذف محتوای نامناسب و مغایر با قوانین
• 71. استفاده از ابزارهای خودکار برای شناسایی محتوای نامناسب
• 72. تکنیک‌های Anonymization و Pseudonymization داده‌ها
• 73. حفاظت از اطلاعات شخصی کاربران
• 74. مدیریت داده‌های حساس و طبقه‌بندی آن‌ها
• 75. اصول طراحی معماری داده امن
• 76. پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 77. پروتکل‌های ارتباطی امن در سیستم‌های داده
• 78. مدیریت لاگ‌ها و رخدادهای امنیتی
• 79. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
• 80. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای تحلیل
• 81. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده
• 82. نمودارها و داشبوردهای مدیریتی
• 83. تحلیل آماری داده‌های متنی
• 84. مفاهیم یادگیری ماشین در مهندسی داده
• 85. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 86. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی برای مدل‌های ML
• 87. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 88. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 89. کاربرد LLMs در حوزه‌های مختلف
• 90. ملاحظات فنی در استقرار LLMs
• 91. مهندسی داده برای استقرار LLMs
• 92. مدیریت داده‌های مورد نیاز LLMs
• 93. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 94. ارزیابی و مانیتورینگ LLMs مستقر شده
• 95. مدیریت ریسک در استقرار LLMs